环境：MyBatis框架； 缘由：最近在弄点小改动，用到了 in SQL查询，在action中通过StringBuffer 类类创造“(id1,id2,id3)”的结构，然后mapper映射文件中通过来查找，可是运行时候出现了问题，通过打印出来的sql语句及参数却能在Mysql中运行。 经过询问别人 ...
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2016-08-01 15:31:14
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继上篇文章决策树之 ID3 与 C4.5，本文继续讨论另一种二分决策树 Classification And Regression Tree，CART 是 Breiman 等人在 1984 年提出的，是一种应用广泛的决策树算法，不同于 ID3 与 C4.5, CART 为一种二分决策树， 每次对特征... ...
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2016-07-06 18:06:11
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分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习，所谓监管学习就是给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，这些类别是事先确定的，那么通过学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
下面介绍用ID3算法构造决策树的过程(参考
http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/...
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2016-07-03 19:36:54
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一、在实际工作中，都是一个团队在做项目，不是一个人在工作。多人协作，就是每个团队都有自己 的命名习惯。1、css选择符命名，规范。2、都有命名规范文档。 二、css选择符作用：指定css样式所作用对象（范围）1、标签选择符：针对html标签2、id选择符：针对页面中只出现一次的内容，id3、类选择符 ...
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2016-07-02 11:50:36
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决 决策树与迭代决策树（GBDT）
5
阅读目录
1. 决策树的模型
2. 决策树的基本知识
3. ID3、C4.5&CART
4. Random Forest
5. GBDT
6. 参考内容
今天我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法，包括ID3、C4.5、CART...
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2016-06-24 15:37:52
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在有限的样本下，如果决策树生长得很大，树枝很多，那么就有可能导致有限样本中对采样的偶然性或噪声比较敏感，导致过学习，从而范化能力差。
首先来看一幅图，如图：
上图是一次测试中用ID3算法得到的有关决策树的大小与在训练数据和测试数据上的正确率的关系，不难看出，出现了过学习，如果样本不足够多，随着决策树达到一定规模大小，训练数据上的正确率会不断增加，而在测试数据上的正确率不增...
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2016-06-21 08:04:48
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在ID3算法完全掌握的基础上，学习C4.5算法，需要明白以下几件事： 1、C4.5如何划分数据集？——用信息增益比； 2、连续型属性如何处理？——选择划分属性时，当做离散变量；选择划分点时，用信息增益来选。 3、如何剪枝？——基于误判的剪枝和悲观剪枝，后者更加常用。 参考： http://shiya ...
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2016-06-15 12:17:16
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决策树从数据集合中提取出一系列的规则，这些规则可以用流程图表示，其数据形式非常容易理解；专家系统中就经常使用决策树。 1、决策树的构造：①采用ID3算法（最高信息增益）划分数据集；②递归创建决策树。 2、使用matplotlib的注解功能，可以将存储的树结构转化为容易理解的图形。 3、使用pytho ...
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2016-06-10 19:06:07
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一.使用js实现导航行栏，点击时，下划线会跟着鼠标的点击移动。html代码如下：<header>
<divid="nav1">
<divid="id1"class="item">1</div>
<divid="id2"class="item">2</div>
<divid="id3"class="item">3</div>
</di..
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2016-06-02 11:47:39
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一.使用js实现导航行栏，点击时，下划线会跟着鼠标的点击移动。html代码如下：<header>
<divid="nav1">
<divid="id1"class="item">1</div>
<divid="id2"class="item">2</div>
<divid="id3"class="item">3</div>
</di..
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2016-06-02 11:46:26
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